Die Gruppe Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen (Information Systems and Machine Learning Lab, ISMLL)
beschäftigt sich mit
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Maschinellem Lernen / Data Mining, insbesondere mit
Data Mining von Web-Daten (Web Mining), z. B. von Nutzungsdaten (Web Usage
Mining), Strukturdaten (Web Structure Mining) und Inhalten / Texten
(Web Content Mining / Text Mining). Methodisch entwickeln wir hierzu
Algorithmen und Verfahren zur Zusammenhangsanalyse
(Assoziationsregel-Algorithmen) sowie Modelle und Verfahren für das
Predictive Modelling / Klassifikation.
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Internet-Technologien, insbesondere XML und XML-Datenbanken, Web Services,
Technologien aus dem Umfeld Semantic Web, Java und diverse
Java-Servertechnologien (JSP, Integration mit XML etc.). An der Schnittstelle
zu den Methodenthemen (1) interessiert uns numerisch intensives Java.
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E-Commerce- und E-Business-Anwendungen, insbesondere komplexe, dynamische,
adaptive und/oder lernende Systeme, die "Intelligenz" erfordern, die mittels
der Methoden aus (1) realisiert werden kann. Beispiele hierfür sind Systeme
zur automatisierten Beratung (Recommender-Systeme) sowie intelligente
Marktforschungsmethoden (hauptsächlich nicht-reaktive Methoden wie etwa
das Web Usage Mining, aber auch reaktive adaptive Befragungsformen wie die
adaptive Conjointanalyse). Zur Verwaltung und Speicherung der
zugrundeliegenden Datenbestände interessieren uns Data Warehouse-Technologien
(z.B. für Web-Usage-Daten).
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E-Learning, insbesondere die Analyse der Nutzung von E-Learning-Angeboten
sowie die automatische Strukturierung solcher Angebote und die Unterstützung
von Lernenden in E-Learning-Umgebungen, etwa mit Hilfe von
Recommender-Systemen (siehe 3).
Wir bieten die beiden
Module
an.
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